오늘의 BigZami 뉴스레터
🤖 IT 트렌드 <로봇과 함께 일하는 시대, 우리는 어떻게 변해야 할까?>
🗒️ Tech리포트 <보험산업에서의 생성형 AI 활용> |
|
|
한때 먼 미래의 이야기로만 여겨졌던 인간과 로봇의 공존은, 이제 일상 속 협업이라는 이름으로 다가오고 있습니다. 감정을 인식하고 대화를 나누며, 우리와 함께 문제를 해결하는 로봇의 등장은 단지 기술의 진보를 넘어 사회와 사람을 다시 바라보게 하는 새로운 전환점입니다.
이번 뉴스레터에서는 인간-로봇 상호작용의 현재와 미래, 실제 적용되는 기술의 사례, 그리고 그 안에 담긴 공감과 선택의 의미를 함께 들여다봅니다. |
|
|
로봇과 함께 일하는 시대, 우리는 어떻게 변해야 할까?
|
|
|
우리가 로봇을 처음 만났던 순간을 떠올려보면 대개 산업 현장의 팔 하나, 혹은 청소를 대신해주는 기계였을지도 모릅니다. 하지만 2025년 현재, 로봇은 단순한 도구를 넘어서 인간과 소통하고 함께 학습하는 협력자의 위치로 올라서고 있습니다. 그 변화는 기술의 진보뿐 아니라 인간 중심의 사고가 반영된 결과이기도 합니다.
✅ 기술의 진화가 불러온 관계의 변화
최근의 로봇은 단순 반복 작업이 아닌 상황 인식과 감정 반응까지 구현하며, 인간의 행동을 실시간으로 학습하고 예측합니다. 예를 들어, 돌봄 분야에서는 노인의 표정과 말투를 분석해 정서적 지원을 제공하는 로봇이 상용화되고 있으며, 교육 현장에서는 아이들의 학습 스타일에 맞춘 맞춤형 티칭 로봇이 도입되고 있습니다.
실제 사례 일본 SoftBank의 휴머노이드 로봇 페퍼(Pepper)는 감정 인식 기능을 갖추고 있어, 노인 돌봄 시설에서 정서적 교감을 위한 대화형 로봇으로 활용되고 있습니다. 미국 카네기멜런대학교의 연구에서는 페퍼가 인간과 부정적인 대화를 나눌 경우, 참가자의 합리적 판단 능력에 영향을 미친다는 결과도 도출되었습니다. 이는 로봇의 언어적 태도조차 인간의 심리에 실질적인 영향을 줄 수 있다는 점을 보여줍니다.
|
|
|
✅ 상호작용의 핵심은 ‘공감’
물리적 AI 기술과 세계 모델 기반의 로봇은 인간의 환경과 문맥을 더 깊이 이해하면서, 단순한 명령 수행이 아닌 자연스러운 대화와 비언어적 소통까지 가능하게 만듭니다. 서비스 로봇은 고객의 얼굴 표정, 억양, 행동 패턴을 분석해 서비스의 질을 실시간으로 조정할 수 있으며, 비언어적 상호작용(고개 끄덕임, 시선의 교차, 손짓 등)을 인식하고 반응하는 능력도 점점 정교해지고 있습니다.
실제 사례 국내 병원에서는 AI 간호 로봇이 환자의 표정과 음성 톤을 분석해 통증 정도를 추정하고, 의료진에게 실시간으로 전달하는 시스템이 도입되고 있습니다. 이는 단순한 모니터링을 넘어, 환자의 감정 상태까지 고려한 정서적 케어의 시작이라 할 수 있어요.
|
|
|
✅ 협업이 일상이 되는 미래
향후 로봇과의 상호작용은 단순한 서비스 제공을 넘어 협업과 공동 문제 해결의 형태로 발전할 것입니다. 회의실에서 로봇이 팀원 간 아이디어를 실시간으로 정리하고 분석해 의사결정을 도와주거나, 의료 현장에서 환자 상태를 모니터링하며 의료진과 의견을 공유하는 장면이 자연스러워질 거예요.
실제 사례 현대자동차는 생산 라인에 협동 로봇(Cobot)을 도입해 작업자와 로봇이 나란히 작업을 수행하도록 하고 있습니다. 로봇은 작업자의 동작을 인식해 자동으로 보조하거나, 위험 상황을 감지해 작업을 중단하는 기능도 갖추고 있어요. 이는 인간과 로봇이 물리적으로 협력하는 대표적인 사례입니다.
이제 인간과 로봇의 관계는 선택이 아닌 필수가 되어가고 있습니다. 기술은 이미 준비되어 있고, 이제는 우리가 어떤 가치에 기반해 로봇과 함께할지를 고민할 시점입니다. |
|
|
1. 보험권과 생성형 AI
보험을 포함한 금융업은 거래정보, 신용정보 등 보유한 데이터가 많아 신용평가, 사기탐지, 상품추천 등 여러 업무에 AI를 활용하였습니다. 기존의 AI는 데이터 간 관계 학습을 통해 분류하고 예측하고 추천하는 중심으로 활용되었으나 최근 다양한 컨텐츠를 인간이 대화하듯 자연스러운 언어 형태로 스스로 생성해 내는 생성형 AI가 등장함에 따라 생성형AI를 보험 업무에 적용하고자 하는 시도가 증가하고 있습니다.
특히, 보험산업은 상품 구조가 복잡하고 고객의 이해가 어려운 고관여 상품이기 때문에, FP(보험 설계사)와 고객 간의 신뢰와 장기적 관계가 매우 중요합니다. 설계사의 고객 지향적이고 감성적인 관계판매행동은 고객 만족, 신뢰, 재구매 의도 등 관계의 질을 높여 영업성과에 긍정적 영향을 미칩니다. 이에 보험사는 생성형AI를 활용하여 맞춤형 상품 추천, 보장분석, 고객관리 등에서 업무 효율성과 정확성을 높이고자 다양한 시도를 하고 있고, FP에게 고객별 맞춤 화법 제안, 보장분석 지원 등 새로운 영업지원 도구를 제공해 고객 경험을 혁신할 것으로 기대됩니다.
아래 표에서 보는 바와 같이 보험산업은 생성형AI의 영향을 다른 산업에 비해 많이 받고, 특히 보험설계사는 다른 직업군보다 더 생성형 AI로 대체 가능성이 높다고 할 만큼 보험업은 생성형 AI와 많은 영향을 받고 있습니다. 그만큼 생성형AI를 통해 본업의 경쟁력을 강화할 수 있는 기회가 많다고 할 수 있어 다양한 시도를 하고 있습니다.
|
|
|
2. 혁신금융서비스와 생성형AI를 활용한 지정 현황
보험사의 자체적인 노력과 최근 금융당국이 규제를 완화하여 생성형AI의 활용을 폭넓게 허용함도 보험사가 생성형AI를 활용하려는 시도를 촉진하고 있습니다.
금융사의 내·외부망을 분리토록 한 망분리 규제는 해킹으로부터 금융시스템을 안전하게 보호하는데 기여한 반면 클라우드나 AI 같은 신기술이 금융권에 접목되는 데 있어서는 장애물로 지적되어 왔습니다. 이에 ‘24년 8월 금융위원회는 ‘금융분야 망분리 개선 로드맵’을 발표했습니다. 해당 내용의 핵심 중 하나가 생성형 AI 활용 허용입니다. 그동안 대부분의 생성형 AI는 클라우드 기반의 인터넷 환경에서 제공되었으며, 망분리 규제로 인하여 금융권에서는 생성형 AI를 활용하기 어려운 상황이었습니다. 또한, 개인신용정보 관련 규제로 인하여 국내에 서버가 없는 해외 소재 AI모델을 통하여 개인신용정보(가명정보 포함)를 처리·보관하는 것 역시 허용되지 않았습니다.
하지만, 로드맵 발표를 통해 금융사는 금융규제 샌드박스(sandbox) 제도를 활용하여 금융회사 정보처리시스템과 AI 모델 간 연결에 대한 망분리 규제특례를 인정받아 활용할 수 있게 되었습니다.
아래는 금융권의 혁신금융서비스를 통해 생성형 AI를 활용한 서비스 신청현황입니다. ‘24년 8월 로드맵 발표 이후 금융권의 혁신금융서비스 지정 건 중 생성형AI를 활용한 서비스가 다수 있고, ‘25년 1월에만 지정된 혁신금융서비스의 대부분이 생성형AI라는 것을 확인할 수 있습니다. 특히 보험사의 경우 해당 기간동안 지정된 혁신금융서비스 중 생성형AI를 활용한 시도와 비율이 높은 것을 알 수 있습니다.
|
|
|
|
